Última actualización: 15 mayo 2020



1 Definición

Las zonas de amortiguación son áreas de vegetación ribereña que se dispone en forma de franja a lo largo de la red hidrográfica y que por sus funciones naturales son usadas para reducir contaminación difusa desde zonas agrícolas.

2 Reglamentación de Zonas Buffer para el Santa Lucía

Según el Plan de Acción Santa Lucía - Medidas de segunda generación, se establece la zona buffer de 40 metros a lo largo de los cauces principales y de 25 metros en los tributarios menores.

La distribución espacial de las zonas buffer se puede consultar a continuación.En dónde para una mejor visualización se muestra el buffer de 160 metros para los cauces principales y de 20 metros para los tributarios.

3 Modelación de Zonas buffer con SWAT

SWAT modela las zonas buffer (Filter Strip) a través del VFSMOD (Muñoz-Carpena, Parsons, and Gilliam 1999), el cual es un modelo empírico que ha sido parametrizado con información de muchos experimentos de campo.

SWAT modela la zona buffer a nivel de HRU a través de 3 parámetros.

  • FILTER_RATIO: Relación area del HRU / area zona buffer. Rango 0-300. Valor mas común 30-60. Valor por defecto 40.
  • FILTER_CON: Fracción del HRU que drena hacia el 10% de la zona buffer con mayor flujo. Se estima que el 10% del filtro recibe entre 0.25-0.75 de la escorrentía. El valor por defecto es 0.5.
  • FILTER_CH: Fracción del flujo que está canalizada (esta fracción no se le aplica el filtro). Valor por defecto 0.

A efectos de simplificar el análisis solamente nos concentraremos en el parámetro FILTER_RATIO. Ya que es el parámetro que relaciona el area del HRU y el area del filtro. En otras palabras, este parámetro define el area del HRU que será utilizada para zona buffer.

Los parámetros FILTER_CON y FILTER_CH pueden afectar la efectividad de la zona buffer, son parámetros que dependen en gran medida del relieve y del drenaje. No serán abordados en este trabajo.

4 Definición de escenarios

Se consideran 6 anchos de zona buffer tanto para los cauces principales como para los tributarios. Los anchos considerados son 5, 10, 20, 40, 80 y 160 metros.

Estos anchos se pueden aplicar por ejemplo:

  • A nivel de cuenca la cuenca (6x6=36 escenarios)
  • A nivel de subcuencas (6x6x41=1476 escenarios)
  • Por uso de la tierra LECH, AGRP, AGRC, GRAS (6*4=24)
  • Por uso de la tierra y subcuenca (6x6x41x4= 5904)

5 Parametrización de los escenarios

Se desarrolló un código en R el cual permite calcular el parámetro FILTER_RATIO y el área de la zona buffer en función de los anchos definidos anteriormente. El código se muestra en el Anexo y requiere un pre-procesamiento en QGIS.

Los valores de FILTER_RATIO para los distintos escenarios se pueden consultar en la siguiente tabla:

Anexo

rm(list = ls())

library(maptools)
library(raster)
library(rgeos)

utm = CRS("+proj=utm +zone=21 +south +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs")

shp_dir = "C:/Users/Rafael Navas/Documents/R_projects/SWAT_calibration_ETmodis/SL_level5_mensual_backup/shapefiles/"

sub = readShapePoly(paste0(shp_dir,"subs1.shp"),
                    proj4string = CRS("+proj=utm +zone=21 +south +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs"))

MontNat = readShapePoly("C:/Users/Rafael Navas/Google Drive/SWAT-SubSantaLucia/2-Input data/2-Uso del suelo/LCCS_shapes/LCCS2015/LCCS2015_MultipartToSinglepa_clip_dissolve.shp",
                          proj4string = CRS("+proj=utm +zone=21 +south +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs"))
MontNat = MontNat[MontNat$LABE_15=="Monte Nativo",]

gIntersection(sub, MontNat, byid = F)


plot(MontNat,col=2,border=2)
plot(gIntersection(sub, MontNat, byid = FALSE), col=4, border=4, add=T)

FR = data.frame(subassin = c(), ZB_principal_km2 = c(), ZB_tributarios_km2 = c(), 
                area_ZB_km2 = c(), FILTER_RATIO=c())
for(sb in 12:41){
  print(sb)
  sub_sub = sub[sub$Subbasin==sb,]
  if(sb!=12){
    MontNat_sub = gIntersection(MontNat,sub_sub,  byid = FALSE, unaryUnion_if_byid_false=F)
  }else{
    MontNat_sub = 0
  }
  
  for(Psize in c("05","10","20","40","80","160")){
  for(Ssize in c("05","10","20","40","80","160")){
    ZB_P = readShapePoly(paste0(shp_dir, "ZB_P",Psize,".shp"),
                      proj4string = utm)    
    ZB_S = readShapePoly(paste0(shp_dir, "ZB_S",Ssize,".shp"),
                       proj4string = utm)
    ZB = gUnion(ZB_P, ZB_S,byid = F)
    ZB_sub = gIntersection(sub_sub, ZB, byid = FALSE)
    if(sb!=12){
      MontNat_ZB = gIntersection(MontNat_sub, ZB_sub, byid = FALSE)
      area_MontNat = ifelse(is.null(MontNat_ZB), 0, area(MontNat_ZB))
    }else{
      area_MontNat = 0
    }
    area_ZB = (area(ZB_sub) - area_MontNat)/1000000
    area_sub = area(sub_sub)/1000000
    FILTER_RATIO = area_sub/area_ZB
    FR_in = data.frame(subassin = sb, ZB_principal_km2 = Psize, ZB_tributarios_km2 = Ssize, 
                       area_ZB_km2 = area_ZB, FILTER_RATIO=FILTER_RATIO)
    FR = rbind(FR,FR_in)
    print(FR_in)
  }  
  }
  
}

saveRDS(FR, "C:/Users/Rafael Navas/Documents/R_projects/SWAT_calibration_ETmodis/02_codes_scenarios/03_filter_ratio.RDS")

Muñoz-Carpena, Rafael, John E. Parsons, and J.Wendell Gilliam. 1999. “Modeling Hydrology and Sediment Transport in Vegetative Filter Strips.” Journal of Hydrology 214 (1-4): 111–29. https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00272-8.

 




A work by Rafael Navas